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浅谈AI技术在电力行业数字化转型中的应用

作者: 发布时间:2021-01-02 02:13

当今世界,科技革新和工业革新一日千里,数字经济蓬勃展开,以互联网、大凯发手机app数据为代表的数字革新正在深化改变着国民经济形状和生活方式,也推进着整个电力职业进行数字化转型。

数字化转型是指树立在数字化转化、数字化晋级根底上,进一步触及公司中心事务,以新建一种商业模式为方针的高层次转型。数字化转型的本质是事务重塑,首要任务是把一切的事务系统中的数据打通,使用软件东西和软件技能,赋能事务以取得立异才能。

电力企业的数字化转型要求高效使用数据资源,并使相关技能、事务立异、办理机制同步协调展开。能够预见,成功的数字化转向将为电力职业带来全新的展开空间,可是通往成功的路上往往布满荆棘,电力职业的数字化转型面对多方面的掣肘,缺少对数据的深度整合、发掘、出现。

整合

跟着电企信息化程度的加深,电企事务系统发生的数据量呈爆发式增加,公司面对着大数据带来的数据清洗整合工程量大、数据质量低一级应战。一起,电力数据具有海量、多源、异构等特色,部分数据需求经过事务系统进行填写,存在准确性、完整性的高要求,收集后的数据需求很多人力进行清洗整合,数据质量遍及不高。另一个杰出的职业特色是,电网设备实时的数据量大,数据收集成为了重要难题。

跟着中台概念的火爆,传统企业构建数据中台已经成为一种趋势,阿博茨科技的数据中台处理方案的抢先性在于在根底的ETL数据整合技能根底上,附加以AI、RPA等技能完结数据办理的智能化、主动化,处理包含PDF、Office、扫描件在内的各个类型的文件,主动将数据进行结构化处理,完结元数据标准化办理、数据清洗主动化、数据质量办理、数据全生命周期办理和数据安全办理,打通数据办理的各个环节,在底层数据满足规整的根底上,为数据的进一步使用做好预备。

发掘

在电力出产、传输和消费过程中,发生了很多的信息和数据,但是海量数据并不能直接转化为价值,这些数据在很长一段时刻内只能作为历史记录堆积在系统中,难以发挥应有的作用,这是电力职业的遍及问题。电企一般缺少对数据价值的深化剖析发掘,数据财物在公司运营决议计划和日常办理中发挥的作用不大,定量的剖析往往依托传统报表和人工判别,用于决议计划和猜测的准确率有待进步。

根本原因在于企业内部人员往往无法独立完结数据建模及剖析,企业不得已需求投入很多人力、物力树立特定部分进行相关作业,因而关于剖析需求呼应的时效性相对较差,难以真实完结数据驱动决议计划的方针。现在,跟着自然语言处理、机器学习技能的日趋老练,依据自然语言了解的数据可视化技能进入了新的展开阶段。

在此范畴,阿博茨科技进行了多年的技能研究,经过与多家电力企业的深化协作,自主研制零根底的数据建模东西,将流程中最具应战的建模环节简易化,包括八大中心事务数据模型,对接电网设备实时数据模型,完结了事务人员自主建模,为决议计划成果供给数据剖析的支撑。

出现

在原有的杂乱独立的数据系统下,制造一张专业明晰的运营数据图,可想而知是一件非常耗时吃力的事儿,何况作业人员往往缺少专业的图表制造东西,数据的可视化作用往往差强人意,不只无法真实辅佐运营决议计划,还有可能为电企带来无法挽回的丢失。处理此类问题,最好的途径是依据规整的数据,为办理者供给即时可用的运营剖析模型、主动化生成剖析图表。然后,传统事务系统无法依据实际需求进行恣意数据目标检索,数据查找功率低。树立快捷、高效的数据查询系统至关重要。

阿博茨科技以为,树立这一系统的关键在于企业的事务系统能够准确匹配数据、呼应多变需求。多年来,阿博茨积累了自然语言处理、语音辨认、电力常识图谱等人工智能中心技能,能够完结日常重视目标的一句话查找,一句话主动制造图表、智能预警,千万级数据进行惯例查询可做到秒级呼应,有利于事务人员快捷高效地查阅各类事务数据。 而且,打破了作业地址、时刻、设备等查询条件的约束,让用户能够随时随地的进行数据查询操作,树立依据数据剖析的辅佐决议计划系统。

此关于电力职业而言,数字化成为每个企业进步中心竞争力的战略制高点,怎么管好、用好企业的数据,怎么展开数字化转型作业,是每个电力职业企业都要考虑的问题。在这个数字化转型的趋势中,阿博茨科技期望作为电力企业的有力依托和刚强后台,助力客户进步功率,完结精细化运营,深挖电力大数据价值,进步企业决议计划水平缓战略高度。


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